Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 515120 |
| Слов в произведении (СВП): | 75061 |
| Приблизительно страниц: | 273 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.39 |
| СДП диалога, знаков: | 33.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.98% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.49% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9371 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8821 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 550 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1235.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2848.12 | —> 5677-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15488 (20.63% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59573 (79.37% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23382 (39.25%) |
| Прилагательное | 5905 (9.91%) |
| Глагол | 14096 (23.66%) |
| Местоимение-существительное | 3238 (5.44%) |
| Местоименное прилагательное | 2260 (3.79%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1191 (2.00%) |
| Числительное (порядковое) | 325 (0.55%) |
| Наречие | 2597 (4.36%) |
| Предикатив | 586 (0.98%) |
| Предлог | 8509 (14.28%) |
| Союз | 4752 (7.98%) |
| Междометие | 1174 (1.97%) |
| Вводное слово | 108 (0.18%) |
| Частица | 3848 (6.46%) |
| Причастие | 861 (1.45%) |
| Деепричастие | 145 (0.24%) |
| Служебных слов: | 24047 (40.37%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.35 |
| . точка | 109.03 |
| - тире | 20.09 |
| ! восклицательный знак | 9.49 |
| ? вопросительный знак | 11.99 |
| ... многоточие | 2.40 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 7.65 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 2.97 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
Распознавание автора текста
Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для
Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими
профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся
в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора.
Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.
Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%,
рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и
обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными
на анализе одних лишь символьных биграмм.
Алгоритм работы лингвоанализатора кратко описан в статье «Лингвистический анализ текста и распознавание автора».
